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  • 张正友标定以及旋转标定,通过输入几张图片,来求得摄像机内外参数以及旋转轴的参数。
  • 旋转情况下相机标定,f焦距确定

    千次阅读 2019-03-09 17:36:44
    "个相机旋转参数" ":\n" cameras [ i ] . R endl ; } cout "相机焦距:" cameras [ 0 ] . focal endl ; } int main ( int argc , char ** argv ) { vector < cv : : String > ...

    在这里插入图片描述

    #include "opencv2/core/core.hpp"
    #include "highgui.h"
    #include "opencv2/imgproc/imgproc.hpp"
    #include "opencv2/features2d/features2d.hpp"
    #include "opencv2/xfeatures2d.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/autocalib.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/blenders.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/camera.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/exposure_compensate.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/matchers.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/motion_estimators.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/seam_finders.hpp"
    #include "opencv2/stitching/detail/util.hpp"
    #include <opencv2/stitching/detail/warpers.hpp>
    #include <opencv2/stitching/warpers.hpp>
    #include <opencv2/opencv.hpp>
    #include <iostream>
    #include <fstream>
    #include <string>
    using namespace cv;
    using namespace std;
    using namespace detail;
    void motion_estimator(vector<cv::String> filename)
    {
        vector<ImageFeatures> features(filename.size());
        for(int i=0;i<filename.size();++i)
        {
            Mat img = imread(filename[i]);
            Ptr<FeaturesFinder> finder;    //特征检测
            finder = new SurfFeaturesFinder();
            (*finder)(img, features[i]);
        }
        vector<MatchesInfo> pairwise_matches;    //特征匹配
        BestOf2NearestMatcher matcher(false, 0.3f, 6, 6);
        matcher(features, pairwise_matches);
        HomographyBasedEstimator estimator;    //定义参数评估器
        vector<CameraParams> cameras;    //表示相机参数
        estimator(features, pairwise_matches, cameras);    //相机参数评估
        for (size_t i = 0; i < cameras.size(); ++i)
        {
           Mat R;
           cameras[i].R.convertTo(R, CV_32F);    //数据类型转换 ***必须进行
           cameras[i].R = R;
        }
        Ptr<detail::BundleAdjusterBase> adjuster;    //光束平差法,优化相机参数
        adjuster = new detail::BundleAdjusterReproj();    //重映射误差方法
        adjuster->setConfThresh(1);    //设置匹配置信度
        (*adjuster)(features, pairwise_matches, cameras);    //相机参数的精确评估
        cout<<"姿态个数"<<cameras.size()<<endl;
        for (int i=0;i<cameras.size();++i)
        {
            cout<<"第"<<i+1<<"个相机的内参数"<< ":\n" << cameras[i].K()<<endl;
            cout<<"第"<<i+1<<"个相机的旋转参数"<< ":\n" << cameras[i].R<<endl;
        }
        cout<<"相机焦距:" << cameras[0].focal<<endl;
    }
    int main(int argc, char** argv)
    {
       vector<cv::String> filename;
       glob("1/*.jpg",filename);
       motion_estimator(filename);
       return 0;
    }
    
    

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  • 超详细 halcon 相机标定 附代码!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!!...
  • 灰度图和彩色图像均可以标定,已测试通过,标定结果会保存成文档格式,稍微模糊的图检测效果也很好
  • 张正友相机标定Opencv实现,附棋盘图和14张不同角度标定图。 包含完整的工程代码,有详细的注释说明,...实现了相机标定、输出相机内参、外参、旋转和平移矩阵、标定效果评价、以及使用标定结果对原始棋盘图进行矫正。
  • 旋转矩阵是一个酉矩阵,所以有下列性质: 所以在张正友标定法中,利用上述性质得出下面公式:

    旋转矩阵是一个酉矩阵,所以有下列性质:
    在这里插入图片描述所以在张正友标定法中,利用上述性质得出下面公式:
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  • 一、预习知识   首先,了解本节知识前,你需要了解矩阵乘法知识,然后,... 首先我们需要知道一个坐标点在三维空间坐标系中绕任意一轴旋转的时候,其坐标的值只会改变其中的两个,有一个值是始终不变的,也就是讲...

    一、预习知识

      首先,了解本节知识前,你需要了解矩阵乘法知识,然后,还需要一些简单的齐次坐标的知识。
      推荐的博客:
    二维图形的几何变换矩阵推导与齐次方程的深入理解
    齐次坐标(Homogeneous Coordinate)的理解

    二、矩阵推导

     图画的不太好,见谅。
     首先我们需要知道一个坐标点在三维空间坐标系中绕任意一轴旋转的时候,其坐标的值只会改变其中的两个,有一个值是始终不变的,也就是讲该点无论怎样旋转,都会在一个平面上。
     接下来我们看下面这个图,坐标(X1,Y1,Z1)、(X3,Y3,Z3)、(X5,Y5,Z5)均为初始点,各点距离坐标原点为1,分别与+x轴、+y轴、+z轴的间隔角为α1、α2、α3,旋转角分别为β1、β2、β3。
    现在我们将这些坐标均转换为齐次坐标,分别为
    (X1,Y1,Z1,1)、(X3,Y3,Z3,1)、(X5,Y5,Z5,1)
    在这里插入图片描述

    1.对于三坐标轴旋转,当绕着Z轴旋转时(Z1=Z2 )

    旋转前点:
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    旋转后点:
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     化简得:(X2,Y2)= (X1cosβ1-Y1sinβ1,Y1cosβ1+X1sinβ1)
    列矩阵求结果:
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    带入(X2,Y2)的值,解得:
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    2.对于三坐标轴旋转,当绕着X轴旋转时(X3=X4)

    同理可得:

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    3.对于三坐标轴旋转,当绕着Y轴旋转时(Y5=Y6)

    同理可得:

    在这里插入图片描述

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  • 单目相机标定

    2019-03-04 16:53:00
    通过棋盘格图像进行相机标定。opencv程序!获取摄像机的内参和外参矩阵,同时也会得到每一副标定图像的旋转和平移矩阵。 内参和外参可以对之后相机拍摄的图像就进行矫正,得到畸变相对很小的图像。
  • 旋转矩阵是一个完美的矩阵——正交矩阵。它的行列式为1,且每个列向量都是单位向量且相互正交,它的逆等于它的转置。 推荐博客:https://www.cnblogs.com/caster99/p/4703033.html 该博客从坐标轴出发,详细介绍了...
  • OpenCv相机标定——圆形标定板标定

    万次阅读 多人点赞 2019-03-27 14:56:55
    Opencv相机标定之圆形标定板标定——本文主要介绍了OpenCv中圆形标定板的标定,并将标定结果与Halcon标定进行比较分析,得出OpenCv标定算法对图像品质的鲁棒性较高,标定精度较高。同时也从侧面反映出使用Halcon进行...
  • 张正友相机标定Opencv实现,附棋盘格打印pdf和10张手机相机拍摄标定图、20...实现了相机标定、输出相机内参、外参、旋转和平移矩阵、标定效果评价、以及使用标定结果对原始棋盘图进行矫正。标定结果与Matlab的非常接近
  • 算法首先假定主点位于像面中心附近的某个位置,再求出焦距、旋转矩阵、平移向量和比例因子,最后通过评价函数将相机标定转换成寻找两相机最佳主点对的非线性最小化问题。在传统进化策略中引进个体的自我改进系数、个体...
  • 点击上方“新机器视觉”,选择加"星标"或“置顶”重磅干货,第一时间送达转自:微信公众号AI图像创建标定数据模型你可以用算子create_calib_data创建一个标定数据模型,指定相机标定物体的数量。当用一个相机的...
  • Kinect彩色相机与深度相机标定与配准,何富多,胡燕祝,Kinect能够获取空间中的人体骨骼节点的三维坐标,对于研究人体动作识别具有重大的意义。本文意在通过对Kinect相机标定获取其相机
  • t 时刻拍摄得到一幅图像M1,t+1时刻卫星旋转了一个小角度,平移了一个小距离,旋转矩阵已知为R, 平移分量也已知,此时再次拍摄一幅图像M2,求问M1和M2之间是否满足单应关系。 目前我的思路是:因为拍摄的对象是无穷...
  • 实战 | 相机标定

    千次阅读 2019-01-21 21:50:16
    相机标定就是确定相机内参和外参的过程,其结果精度会直接影响视觉系统后续工作的准确性。 坐标系 相机标定涉及到了四大坐标系,分别为: 像素坐标系(u,v)(u,v)(u,v) 图像物理坐标系(x,y)(x,y)(x,y) 相机坐标系...
  • matlab 相机标定结果解析

    万次阅读 多人点赞 2019-08-30 16:24:28
    matlab标定工具箱 +Add Images:输入方格的边长(mm) Calibrate开始校正,Export Camera Parameters 目录 IntrinsicMatrix:3*3的投影矩阵,​ EstimateSkew: 径向畸变(RadialDistortion) 有效的径向...
  • 相机标定原理

    千次阅读 2018-07-22 11:29:25
    1 相机标定的目的 建立相机成像的几何模型 得到物体从三维世界映射到相机成像平面的变换矩阵,这一过程最关键的部分就是要得到相机的内参和外参。 校正透镜畸变 由于透镜的制造工艺(球面透镜),会使成像产生...
  • 投影仪-相机标定

    2021-10-08 11:15:33
    1. 单目相机标定 引言 相机标定已经研究多年,标定的算法可以分为基于摄影测量的标定和自标定。其中,应用最为广泛的还是张正友标定法。这是一种简单灵活、高鲁棒性、低成本的相机标定算法。仅需要一台相机和一块...
  • 一、相机标定 二、张正友标定法 2.1 张正友标定法概述 2.2 张正友标定法原理 2.2.1 坐标系 2.2.2 内参矩阵计算 2.2.3 外参矩阵计算 2.2.4极大似然估计 2.2.5畸变矫正 2.3 张正友标定法算法步骤 三、用...
  • 相机标定

    千次阅读 2020-02-15 22:59:16
    相机标定 1. 利用棋盘格图案和你身边能找到的相机(笔记本或台式机的摄像头,手机相机等均可)完成相机标定,并给出结果的可信性分析。 经过多次同同一相机拍照(手机)得到相机内参数,畸变数据相同 相机标定实验数据...

空空如也

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旋转相机标定